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文华财经赢顺外盘期货行情数据API接口开放代码        怎么才能获取到外盘期货行情数据API接口呢?不少朋友就会考虑到文华财经行情API接口,本身文华财经就是一个软件提供商,提供行情API接口也无可厚非.但是由于市场上外盘行情API接口都是收费的,所以软件商提供行情API接口不太合理.文华财经在我国软件提供方已经存在了23年.期货交易员90%以上都在用文华财经,可见其客户群体是非常庞大的,为什么要外盘数据收费?很显然就是为了赚钱,但是也是最近两年,文华财经不光是外盘数据收费,包括模拟交易,

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数字货币比特币以太坊买卖五档行情数据API接口       数字货币一般包含比特币BTC.以太坊ETH.瑞波币XRP.泰达币USDT.比特币现金BCH.比特币SV.莱特币LTC.柚子币EOS.OKB.LINK.门罗币XMR.波场币TRX.NEO.以太经典ETC.Maker.大零币ZEC.新经币XEM.本体ONT.火币HT.卡尔达诺ADA.ZEC.达世币DASH等.BIGI行情是非常全面的期货数据信息接口,拥有国际期货.国内期货.贵金属.外汇.股指.期权.现货.数字货币.A股实时行情数据.能够提供

get_k_data 接口文档 全新的免费行情数据接口 原创: Jimmy 挖地兔 2016-11-06 前言在tushareAPI里,曾经被用户喜欢和作为典范使用的API get_hist_data,经历了数据的一些些缺失和一丢丢错误之后,在用户们的齐声呼“换”之下,终于要变成tushare中的一个history.迎来的是一个集分钟数据.日周月数据,前后复权数据,揽括所有股票.指数和ETF的get_k_data.未来,还将加入期货期权等品种,所以,get_k_data或许将会成为未来一个“著名

库里是过去抓取的行情数据,间隔6秒,每分钟8-10个数据不等,还有开盘前后的一些数据,用Pandas可以更加优雅地进行处理. 需要把当前时间设置为index df=df.set_index('time') #设置时间为索引字段 但是还是字符串,需要改为datetime类型: ii=[datetime.strptime(idx,'%Y-%m-%d %H:%M:%S') for idx in df['time']] #索引列 df['newc']=ii df=df.set_index('newc')

接口:daily 数据说明:交易日每天15点-16点之间.本接口是未复权行情,停牌期间不提供数据. 调取说明:基础积分每分钟内最多调取200次,每次4000条数据,相当于超过18年历史,具体请参阅本文最下方积分获取办法. 描述:获取股票行情数据,或通过通用行情接口获取数据,包含了前后复权数据. 注:tushare包下载和初始化教程,请查阅我之前的文章 输入参数 名称      |      类型      |      必选      |      描述 ts_code      |     

目标: 使用tushare包获取股票的历史行情数据 输出该股票所有收盘比开盘上涨3%以上的日期 输出该股票所有开盘比前日收盘跌幅超过2%以上的日期 假如为我们从2010年1月1日开始,每月第一个交易日买入一手股票,每年最后一个交易日卖出,到现在收益如何? 类似的股票数据平台: 聚宽(JoinQuant)量化交易平台是为量化爱好者(宽客)量身打造的云平台,我们为您提供精准的回测功能.高速实盘交易接口.易用的API文档.由易入难的策略库.... 安装tushare: pip install tush

接口名称 :pro_bar 接口说明 :复权行情通过通用行情接口实现,利用Tushare Pro提供的复权因子进行计算,目前暂时只在SDK中提供支持,http方式无法调取. Python SDK版本要求: >= 1.2.26 注:tushare包下载和初始化教程,请查阅我之前的文章 复权说明 类型      |      算法      |      参数标识 不复权      |      无      |      空或None 前复权      |      当日收盘价 × 当日复权因子

#!/usr/local/bin/python3 #coding=utf-8 #source http://www.cnblogs.com/txw1958/ import os, io, sys, re, time, json, base64 import webbrowser, urllib.request period_All_List = [ "min", #分时线 "daily", #日K线 "weekly", #周K线 "mo

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自打入门量化分析起,就有相当部分的时间在与数据打交道,从数据的获取.清洗到使用,对分析而言既是繁琐的,也是必须的.有大牛曾经说,量化分析有8成的开发时间都在处理数据. 为了节省时间,将更多精力投入到策略的开发,数据的来源和初始的质量就尤为重要. 方便的数据渠道和整洁的数据编排,可以节省大量时间. 这里我们以大A股为例,分享3种获取行情交易数据的方法,推荐程度为由低到高. 一.从行情软件手动搬运 通达信.大智慧.同花顺等行情软件都会将数据储存在本地. 1.一些比较基本的数据(如日线.分钟线等)通常

 转自http://blog.csdn.net/hacode/article/details/7065889 编译quickfast解析库(沪深level2行情转码库) 目录(?)[-] 1 下载源代码 2 下载第三方库和配置脚本 1 下载activeperl 2 下载mpc 3 下载boost 4 下载xerces 5 配置脚本 3 生成项目文件 4 编译生成QuickFast库 5 样例程序文档 6 行情解码例子程序 7 行情解码的几个主要步骤 1  构造xml解析对象 2 解析xml模板生

上一章完成了c#访问hbase的sdk封装,接下来以一个具体Demo对sdk进行测试验证.场景:每5秒抓取指定股票列表的实时价格波动行情,数据下载后,一方面实时刷新UI界面,另一方面将数据放入到在内存中模拟的MQ (实际生产情况,可用kafka等集群代替)->存入HBase数据库.提供按指定时间范围股票价格数据查询. 目录: 示例说明 示例效果图 rest server运行状态检查 获取股票实时数据代码 数据持续化至Hbase代码 从HBase读取数据代码 示例说明: 在Hbase 中创建两个表

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